一、前言
本文提供openGauss使用BenchmarkSQL进行性能测试的方法和测试数据报告。
BenchmarkSQL，一个JDBC基准测试工具，内嵌了TPC-C测试脚本，支持很多数据库，如PostgreSQL、Oracle和Mysql等。
TPC-C是专门针对联机交易处理系统（OLTP系统）的规范，一般情况下我们也把这类系统称为业务处理系统。几乎所有在OLTP市场提供软硬平台的国外主流厂商都发布了相应的TPC-C测试结果，随着计算机技术的不断发展，这些测试结果也在不断刷新。
二、TPC-C 标准测试概述
1.模拟 5 种事务处理
1）新订单（New-Order）：事务内容：对于任意一个客户端,从固定的仓库随机选取 5-15 件商品,创建新订单.其中 1%的订单要由假想的用户操作失败而回滚。（主要特点：中量级、读写频繁、要求响应快）
2）支付操作(Payment)：事务内容：对于任意一个客户端,从固定的仓库随机选取一个辖区及其内用户,采用随机的金额支付一笔订单,并作相应历史纪录。（主要特点：轻量级，读写频繁，要求响应快）
3）订单状态查询(Order-Status)：事务内容：对于任意一个客户端,从固定的仓库随机选取一个辖区及其内用户,读取其最后一条订单,显示订单内每件商品的状态。（主要特点：中量级，只读频率低，要求响应快）
4）发货(Delivery): 事务内容：对于任意一个客户端,随机选取一个发货包,更新被处理订单的用户余额,并把该订单从新订单中删除。(主要特点：1-10 个批量，读写频率低，较宽松的响应时间)
5）库存状态查询(Stock-Level):事务内容：对于任意一个客户端,从固定的仓库和辖区随机选取最后 20 条订单,查看订单中所有的货物的库存,计算并显示所有库存低于随机生成域值的商品数量。（主要特点：重量级,只读频率低,较宽松的响应时间）
每个Warehouse数据量约为：76823.04KB
2.TPC-C 测试指标
TPC-C测试的结果主要有两个指标，即流量指标（Throughput,简称tpmC)和性价比（Price/Performance,简称Price/tpmC)。
1）流量指标(Throughput,简称tpmC)： 按照TPC组织的定义，流量指标描述了系统在执行支付操作、订单状态查询、发货和库存状态查询这4种交易的同时，每分钟可以处理多少个新订单交易。所有交易的响应时间必须满 足TPC-C测试规范的要求，且各种交易数量所占的比例也应该满足TPC-C测试规范的要求。在这种情况下，流量指标值越大说明系统的联机事务处理能力越高。
2）性价比（Price/Performance,简称Price/tpmc)： 即测试系统的整体价格与流量指标的比值，在获得相同的tpmC值的情况下，价格越低越好。
做TPC-C测试的目的主要有两点：
1）贴近生产环境进行实际操作（TPC-C可以提供类似这样的环境）。
2）通过TPC-C测试结果可以清晰的了解数据库的性能等信息。
三、环境介绍
1.服务器信息
主机IP 配置 操作系统 描述 192.168.52.3 1c/4GB/30GB CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) DB服务器 192.168.52.4 1c/2GB/20GB CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) BenchmarkSQL服务器
2.软件信息
软件名称 版本 描述 openGauss 3.1.1 关系型(开源)数据库 BenchmarkSQL 5.0 一个JDBC基准测试工具，内嵌了TPC-C测试脚本，支持很多数据库，如PostgreSQL、Oracle和Mysql等。 TPC-C是专门针对联机交易处理系统（OLTP系统）的规范，一般情况下我们也把这类系统称为业务处理系统。 几乎所有在OLTP市场提供软硬平台的国外主流厂商都发布了相应的TPC-C测试结果， 随着计算机技术的不断发展，这些测试结果也在不断刷新。 JDK java-1.8.0-openjdk Java开发工具包，它包含了Java开发所需的所有核心组件和工具。JDK是构建Java应用程序、Java平台和Java Web服务的基础。 R语言 3.6.3 R语言(generateReport.sh脚本需要) ，支持png报告图片生成 htop 3.3.0 htop 是一个交互式的进程监控工具，主要用于查看和管理运行中的进程。 它以用户友好的方式显示进程列表，包括进程的 CPU、内存和交换空间使用情况，以及进程树结构。 htop 允许你通过键盘快捷键来进行排序、搜索、终止进程等操作。 htop 提供了颜色和动态更新的界面，更直观地显示资源使用情况。 htop 适合实时查看和管理运行中的进程，特别是在终端环境中。 ant Apache Ant(TM) version 1.9.4 一个用于自动化构建过程的工具。它主要用于Java应用程序，但也可以用于其他类型的项目。Ant使用XML文件（通常称为build.xml）来描述构建过程，包括编译源代码、运行测试、打包应用程序等任务。 python 2.7.5 数据库服务器，BenchmarkSQL对应的python版本不能过高，否则存在兼容性报错
四、配置BenchmarkSQL主机
1. 根据官方文档，安装必要的软件包
配置YUM源
(若仅使用华为云内网的YUM源(http://mirrors.myhuaweicloud.com/repo/CentOS-Base-7.repo)，会造成软件版本依赖问题)
## 配置华为YUM源
mkdir -p /etc/yum.repos.d/repo_bak/
mv /etc/yum.repos.d/*.repo /etc/yum.repos.d/repo_bak/
wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://repo.huaweicloud.com/repository/conf/CentOS-7-reg.repo
## 配置Epel源
yum remove -y epel-release
yum install -y https://repo.huaweicloud.com/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm
cd /etc/yum.repos.d/
rm -rf epel-testing.repo
sed -i "s/#baseurl/baseurl/g" /etc/yum.repos.d/epel.repo
sed -i "s/mirrorlist/#mirrorlist/g" /etc/yum.repos.d/epel.repo
sed -i "s@http://download.fedoraproject.org/pub@https://repo.huaweicloud.com@g" /etc/yum.repos.d/epel.repo
## 顺刷新缓存
yum clean all
yum makecache
yum repolist all
安装依赖软件包
yum install gcc glibc-headers gcc-c++ gcc-gfortran readline-devel libXt-devel pcre-devel libcurl libcurl-devel -y
yum install ncurses ncurses-devel autoconf automake zlib zlib-devel bzip2 bzip2-devel xz-devel -y
yum install java-1.8.0-openjdk ant -y
安装R语言（generateReport.sh脚本需要）
yum install pango-devel pango libpng-devel cairo cairo-devel ## 使R语言支持png图片，否则报告生成有问题
wget https://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.6.3.tar.gz
tar -zxf R-3.6.3.tar.gz
cd R-3.6.3
./configure && make && make install
## 如果需要重新安装，请参考以下步骤 ##
make uninstall
./configure
make
make install
编译安装htop(服务器端和客户端都安装)
xz –d htop-3.3.0.tar.xz
tar xvf htop-3.3.0.tar
cd htop-3.0.5
./autogen.sh && ./configure && make && make install
检查安装情况（java/ant/htop）
[root@localhost ~]# ant -version
Apache Ant(TM) version 1.9.4 compiled on November 5 2018
[root@localhost ~]# java -version
openjdk version "1.8.0_402"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_402-b06)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.402-b06, mixed mode)
[root@localhost ~]# htop --version
htop 3.3.0
[root@localhost ~]# R --version
R version 3.6.0 (2019-04-26) -- "Planting of a Tree"
Copyright (C) 2019 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-redhat-linux-gnu (64-bit)
2. 准备软件
解压软件及JDBC驱动（解压对应的软件包）
unzip benchmarksql-5.0.zip
tar -zxvf openGauss-1.1.0-JDBC.tar.gz
替换默认的postgresql驱动
cd /root/soft/benchmarksql-5.0/lib/postgres/
mv postgresql-9.3-1102.jdbc41.jar postgresql-9.3-1102.jdbc41.jar.bak
mv /soft/postgresql.jar .
使用ant编译
cd /root/soft/benchmarksql-5.0/
[root@localhost benchmarksql-5.0]# ant
Buildfile: /root/soft/benchmarksql-5.0/build.xml
init:
[mkdir] Created dir: /root/soft/benchmarksql-5.0/build
compile:
[javac] Compiling 11 source files to /root/soft/benchmarksql-5.0/build
dist:
[mkdir] Created dir: /root/soft/benchmarksql-5.0/dist
[jar] Building jar: /root/soft/benchmarksql-5.0/dist/BenchmarkSQL-5.0.jar
BUILD SUCCESSFUL
Total time: 2 seconds
3. 配置软件
配置props文件(配置文件切忌多余空格，否则会出现各种错误)
说明：进入run目录，会看到多个不同后缀名的props文件，不同的文件配置不同的数据库，由于我们需要压测postgresql和openGauss，openGauss兼容postgresql，需要配置props.pg文件。cp props.pg props.opengauss在配置文件中需要修改的包括conn,user, password(这三项用于连接指定的数据库，因此需要提前在postgresql中创建好对应的DB以及用户)
cd /root/soft/benchmarksql-5.0/run
[root@localhost run]# cp props.pg props.openGauss
[root@localhost run]# vi props.openGauss
db=postgres
driver=org.postgresql.Driver
conn=jdbc:postgresql://192.168.52.3:26000/tpcc
user=benchmarksql
password=P@ssw0rdabc
warehouses=2
loadWorkers=4
terminals=2
runTxnsPerTerminal=0
runMins=5
limitTxnsPerMin=0
terminalWarehouseFixed=false
newOrderWeight=45
paymentWeight=43
orderStatusWeight=4
deliveryWeight=4
stockLevelWeight=4
resultDirectory=my_result_%tY-%tm-%td_%tH%tM%tS
osCollectorScript=./misc/os_collector_linux.py
osCollectorInterval=1
osCollectorSSHAddr=root@192.168.52.3
osCollectorDevices=net_ens33 blk_sda
注释：
db=postgres 指定数据库类型，当前类型为postgres
driver=org.postgresql.Driver postgres数据库的JDBC驱动
conn=jdbc:postgresql://192.168.1.71:5496/benchmarksql postgres的连接字符串，格式为：conn=jdbc:postgresql://IP:端口/库名
user=benchmarksql 连接postgres的用户名
password=PostgreSQL5432 连接postgres的用户名的密码
warehouses=1 仓库数量，每个warehouse数据量大概在100MB左右，那么数据库大小为1000MB左右，默认1个仓库
loadWorkers=4 数据库初始化数据时候的进程数，默认4个load加载进程
terminals=1 指定终端数量，默认1个终端
runTxnsPerTerminal=10 指定压测每个终端执行的事务数量。如果该参数配置为非0时，下面的runMins参数必须设置为0
runMins=0 指定压测的时长（单位：分钟）。如果该值设置为非0值时，runTxnsPerTerminal参数必须设置为0。
limitTxnsPerMin=300 每分钟事务总数限制，该参数主要控制每分钟处理的事务数，事务数受terminals参数的影响，limitTxnsPerMin/terminals的值必须是正整数。
terminalWarehouseFixed=true 终端和仓库的绑定模式，设置为true时可以运行4.x兼容模式，意思为每个终端都有一个固定的仓库。设置为false时可以均匀的使用数据库整体配置。TPCC规定每个终端都必须有一个绑定的仓库，所以一般使用默认值true。
下面五个值的总和必须等于100，默认值为：45, 43, 4, 4，4 ，与TPC-C测试定义的比例一致，实际操作过程中，可以调整比重来适应各种场景。
newOrderWeight=45 新订单事务占总事务的45%
paymentWeight=43 支付订单事务占总事务的43%
orderStatusWeight=4 订单状态事务占总事务的4%
deliveryWeight=4 到货日期事务占总事务的4%
stockLevelWeight=4 查看现存货品的事务占总事务的4%
resultDirectory=my_result_%tY-%tm-%td_%tH%tM%tS 压测期间收集系统性能数据的目录（无需修改）
osCollectorScript=./misc/os_collector_linux.py 操作系统性能收集脚本（无需修改）
osCollectorInterval=1 操作系统收集操作间隔，默认为1秒
osCollectorSSHAddr=user@dbhost 需要收集系统性能的主机
osCollectorDevices=net_eth0 blk_sda 操作系统中被收集服务器的网卡名称和磁盘名称，根据个人环境进行调整
配置tableCreates.sql脚本（可适当调整表的表空间分布，充分利用多块磁盘的IO)
cd /root/soft/benchmarksql-5.0/run/sql.common
[root@localhost sql.common]# cp tableCreates.sql tableCreates.sql.bak
[root@localhost sql.common]# vi tableCreates.sql
--CREATE TABLESPACE tbs1 location '/home/omm/data/tbs1';
--CREATE TABLESPACE tbs2 location '/home/omm/data/tbs2';
create table bmsql_config (
cfg_name varchar(30) primary key,
cfg_value varchar(50)
);
create table bmsql_warehouse (
w_id integer not null,
w_ytd decimal(12,2),
w_tax decimal(4,4),
w_name varchar(10),
w_street_1 varchar(20),
w_street_2 varchar(20),
w_city varchar(20),
w_state char(2),
w_zip char(9)
);
create table bmsql_district (
d_w_id integer not null,
d_id integer not null,
d_ytd decimal(12,2),
d_tax decimal(4,4),
d_next_o_id integer,
d_name varchar(10),
d_street_1 varchar(20),
d_street_2 varchar(20),
d_city varchar(20),
d_state char(2),
d_zip char(9)
);
create table bmsql_customer (
c_w_id integer not null,
c_d_id integer not null,
c_id integer not null,
c_discount decimal(4,4),
c_credit char(2),
c_last varchar(16),
c_first varchar(16),
c_credit_lim decimal(12,2),
c_balance decimal(12,2),
c_ytd_payment decimal(12,2),
c_payment_cnt integer,
c_delivery_cnt integer,
c_street_1 varchar(20),
c_street_2 varchar(20),
c_city varchar(20),
c_state char(2),
c_zip char(9),
c_phone char(16),
c_since timestamp,
c_middle char(2),
c_data varchar(500)
);
create sequence bmsql_hist_id_seq;
create table bmsql_history (
hist_id integer,
h_c_id integer,
h_c_d_id integer,
h_c_w_id integer,
h_d_id integer,
h_w_id integer,
h_date timestamp,
h_amount decimal(6,2),
h_data varchar(24)
);
create table bmsql_new_order (
no_w_id integer not null,
no_d_id integer not null,
no_o_id integer not null
);
create table bmsql_oorder (
o_w_id integer not null,
o_d_id integer not null,
o_id integer not null,
o_c_id integer,
o_carrier_id integer,
o_ol_cnt integer,
o_all_local integer,
o_entry_d timestamp
);
create table bmsql_order_line (
ol_w_id integer not null,
ol_d_id integer not null,
ol_o_id integer not null,
ol_number integer not null,
ol_i_id integer not null,
ol_delivery_d timestamp,
ol_amount decimal(6,2),
ol_supply_w_id integer,
ol_quantity integer,
ol_dist_info char(24)
);
create table bmsql_item (
i_id integer not null,
i_name varchar(24),
i_price decimal(5,2),
i_data varchar(50),
i_im_id integer
);
create table bmsql_stock (
s_w_id integer not null,
s_i_id integer not null,
s_quantity integer,
s_ytd integer,
s_order_cnt integer,
s_remote_cnt integer,
s_data varchar(50),
s_dist_01 char(24),
s_dist_02 char(24),
s_dist_03 char(24),
s_dist_04 char(24),
s_dist_05 char(24),
s_dist_06 char(24),
s_dist_07 char(24),
s_dist_08 char(24),
s_dist_09 char(24),
s_dist_10 char(24)
);
配置与数据库服务器的ssh互信
执行如下命令行：
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id root@192.168.52.3 #password：P@ssw0rd123
五、配置openGauss DB主机
1. 创建数据库及用户(与前面props.openGauss文件配置保持一致)
[root@node1 ~]# su omm
[omm@node1 root]$ gsql -d postgres -p 26000 -ar
openGauss=# create user benchmarksql with sysadmin identified by 'P@ssw0rdabc';
CREATE ROLE
openGauss=# create database tpcc owner =benchmarksql encoding='UTF8';
CREATE DATABASE
2. 配置pg_hba.conf
[omm@prod ~]$ gs_guc reload -N all -I all -h "host tpcc benchmarksql 192.168.52.4/32 sha256"
/gaussdb/data/db1/pg_hba.conf
3. 备份数据目录，测试完毕后可以快速恢复
[omm@node1 ~]$ gs_ctl stop -D /gaussdb/data/db1
[omm@node1 ~]$ cp -r /gaussdb/data/db1 /gaussdb/data/db1_bak
[omm@node1 ~]$ gs_ctl start -D /gaussdb/data/db1
下一篇我们将分享发起测试及测试结果~
参考链接
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